データサイエンティストがフリーランスとして独立する方法と案件例

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こんにちは、ITプロパートナーズ編集部です。

AI需要の高まりから、人気な職業となっているデータサイエンティストですが、今後フリーランスとして独立したいと考えている方も多いのではないでしょうか?

この記事ではフリーランスのデータサイエンティストとして独立して稼ぐ方法や案件の単価を上げる方法などについて掘り下げていきます。

フリーランスとしてデータサイエンティストを目指す方はぜひ最後まで読んでください。

弊社では、数多くのエンジニアの方にフリーランス案件を獲得していただいています。経験とスキルさえあれば、週2日から高収入案件をご紹介できます。まずは無料登録をして色々な案件をみて見てください。弊社からおすすめの案件をご紹介することも可能です。

Contents

データサイエンティストの仕事内容とは

データサイエンティストとは、ビッグデータにもとづいて的確な経営判断を行えるようにクライアントをサポートする職務です。

データサイエンティストの仕事内容は、企業が抱えている課題を洗い出し、データの収集・分析・加工を通じて課題解決と状況改善のための計画立案・提言を行います。収集された膨大なデータに存在するノイズをつぶしていくとともに、データ分析を通じて問題解決につながる「意味のある情報」を見つけ出します。

そして、分析や照合によってビジネスの最終利益に寄与する傾向を特定、ビジネスにどう活かせるのかを検討します。さらに、これらをレポートにまとめ、クライアントに解決策を提言していくことになります。

フリーランスデータサイエンティストの年収相場や案件例

データサイエンティストは年収が高い職業といえます。以下、平均年収とフリーランス案件相場を見ていきましょう。

データサイエンティストの平均年収

求人ボックスの給与ナビによると、データサイエンティストの平均年収は約694万円となっています。日本の平均年収が433万円(※)ですので、年収水準はかなり高いといえます。

月給にすると58万円、初任給は24万円程度が相場のようです。派遣社員では平均時給が2,606円とのことです。

国税庁・令和2年分民間給与実態統計調査より

フリーランス案件の種類と単価例

フリーランス案件にはどんな種類があって、単価はいくらなのか、実際のオファーをITプロパートナーズから見てみましょう。

単価は想定月収で40~90万円になっています。

クライアント企業には、東大発のAI企業やアパレル企業などがあり、勤務はリモートOKで週3日からの条件のところが多いようです。データサイエンティストのフリーランス案件を更に見たい方は、無料登録してぜひご覧ください。

データサイエンティストがフリーランスとして独立しやすい理由

昨今のトレンドを見ると、データサイエンティストはフリーランスとして独立しやすい環境にあるといえます。以下、その根拠について解説していきましょう。

データサイエンティストの需要が高まっている

現在、データサイエンティストが活躍している背景には、ビッグデータの存在があります。高度な情報化社会となっている現代では、たくさんの企業がビッグデータの分析によって、経営戦略の構築や商品・サービスの提案をするようになりました。

こうした傾向は強まりこそすれ、弱まることはありません。DX(デジタルトランスフォーメーション)推進が強調される今日、ビッグデータ分析はますます重要になっていくでしょう。

ビッグデータ解析を行うデータサイエンティストが社会的に求められている一方で、担い手はまだまだ少なく、需要に供給が追いついていない状態です。働く側にとっては完全に「売り手市場」なのです。

年収アップが期待できる

前章で見たように、会社員のデータサイエンティストの年収は、日本の平均年収よりも高くなっています。フリーランス向けの案件も、高単価案件のものが目立ちます。

データサイエンティストの守備範囲は、エンジニアの部分だけではなく、マーケティングやコンサルティングの部分も求められるほど幅が広いため、案件が高単価になる傾向にあります。フリーランスとして実績を積み、スキルを蓄積していけば、さらなる年収アップが期待できるでしょう。

働く場所や時間に縛られにくい

フリーランスとして独立すれば、データサイエンティストは働く場所や時間に縛られることなく自由に働く環境を選べる職種でもあります。リモートワーク対応の案件、現場常駐の案件を自分の裁量で選ぶことが可能です。

スケジュール管理をきちんとしていれば、長期休暇をとることもできます。

データサイエンティストがフリーランスとして独立する方法とタイミング

フリーランスのデータサイエンティストを目指すためには、どのようなステップを踏めばよいのでしょうか。その方法とタイミングを考えます。

まずは実務経験を積んでスキルを身につける

もし未経験の段階からデータサイエンティストを目指すのであれば、まずは企業に正社員として就職・転職し、実務経験を積みましょう。

独学でスキルを学ぶよりも、企業での実務を経験したほうがデータサイエンティストとしてのスキルを身につけることができます。また、職場での先輩や同僚との切磋琢磨が自身の成長につながるということもあります。

まったくの未経験からの出発なのでいきなりの就職・転職が不安だという人は、スクールで学んでから就職するのもいいでしょう。各種ビジネススクールでデータサイエンティスト養成講座が開かれています。オンライン完結型のものもあり、働きながら転職活動の一環として学ぶこともできます。

可能であれば副業やフリーランス案件を試す

データサイエンティストとしての仕事にも慣れ、生活にゆとりが出てきたら、データサイエンティストとしての副業案件を受けてみるという手があります。

データサイエンティストの守備範囲はとても広いので、副業として選べる案件も多種多様に存在しています。例としては、以下のようなものがあります。

  • データベースの構築
  • データ分析
  • マーケティングプランの構築
  • 新規商品開発のコンサルティング
  • 技術監修
  • ビジネススクールの講師

経験の積み上げとともに、高単価案件、大きなプロジェクトの案件を受注していくようにしていきます。

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人脈と実務経験が一定以上になったら独立する

フリーランスとして独立するタイミングですが、最低でも実務経験1年、基本的には3年以上経験してから独立したほうが失敗は少ないでしょう。

ITプロパートナーズでも、案件を受注できるワーカーは3年以上の実務経験者が多くなっています。

また、会社員時代は積極的に人脈づくりに努めることをおすすめします。フリーランスになってからの案件獲得の方法は、知人の紹介も多くあるからです。

勤めているのが大きな会社であれば、部署横断型のプロジェクトに積極的に参加する、社内報に投稿する、懇親会・レクリエーションに顔を出すなどをしましょう。

社外に人脈をつくるには、ツイッターやフェイスブックなどのSNSの活用が欠かせません。まだアカウントを持っていない人は、すぐに作成しましょう。ビジネス系のオンラインサロンや異業種交流会、ビジネスマッチングアプリの活用なども有効です。

フリーランスのデータサイエンティストが案件を獲得する方法

晴れて独立し、フリーランスになったデータサイエンティストは、どのように案件を獲得すればよいのでしょうか。案件獲得の方法を考察していきましょう。

フリーランスエージェントを利用する

一つはフリーランス向けエージェントを利用するという手があります。エージェントは、フリーランスとクライアント企業の間に入って案件の受発注をスムーズに行えるよう仲介するサービスです。

エージェントは、普段から多種多様な企業の案件が集まっているため、自らが営業をせずとも案件獲得が容易になり、仕事に専念できるようになります。確定申告サポートなどの案件紹介以外のサービスを用意しているところもあります。

また、エージェントを利用すると、希望する案件を紹介してもらうことのほかに、キャリアに関するカウンセリングや今後の業務についてのコンサルティングにも応じてもらえます。相談相手がおらず、孤独になりがちなフリーランスにとって、さまざまな悩みを聞いてくれる専属エージェントは心強い味方になるでしょう。

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弊社ITプロパートナーズもエンジニアを中心とした総合フリーランスエージェントです。高単価な案件はもちろん、週2日〜リモート稼働などフレキシブルな案件を取り揃えています。

今の自分にどのような案件を獲得できるか?興味がある方はぜひお気軽にご相談ください。あなたにぴったりの案件をご紹介させて頂きます。

クラウドソーシングを利用する

クラウドソーシングサービスを利用して、案件を獲得するという方法もあります。クラウドソーシングとは、インターネット上で企業が不特定多数に業務をアウトソーシングする形態です。

クラウドワークスランサーズココナラなどが有名なクラウドソーシングのプラットフォームですが、これらを利用してフリーランスが案件を受注する方法は今や一般的になってきました。

クラウドソーシングサイトの活用は、案件を獲得しやすい反面、データサイエンティストの仕事としては単価が低いことが多いので、その点は注意が必要です。データサイエンティストの案件はもともと高単価なのですが、クラウドソーシングサイトで募集されている案件はそこまで高度なスキルが求められないものも多々あり、その分単価が抑えられているといえます。

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知人・友人・前職などからの紹介

前章で少し触れたように、友人・知人や以前勤めていた会社の同僚・取引先などから紹介を受け、案件を受注する方法もあります。

データサイエンティストの数自体がまだまだ少ない日本では、コネを使って担い手を探そうとする企業も多く、人づてに案件が紹介されるケースが多くあります。そうした点でも「人脈を持っている」ということは、フリーランスにとって強いアドバンテージになるのです。

フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキル

フリーランスのデータサイエンティストとして成功するためには、どのようなスキルが必要になるのでしょうか。

データサイエンティストの仕事は広範囲に及ぶため、幅広い知識と専門的スキルが求められます。ここでは統計学の知識、プログラミングスキル、データベースの知識の3つに分けて解説します。

統計学の知識

収集されたデータの解析には、統計処理や数理モデルの作成が必須になるので、統計学の知識が欠かせません。「記述統計」「推測統計」「回帰分析」などの統計用語についての理解とともに、問題解決のための提言を出すためにはどの分析手法を使えばいいのかの判断がつかないといけません。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

データのバッチ処理やデータの形式を統一する際などに、Python(パイソン)やR言語などのオープンソースのプログラミング言語を使用することあります。PythonやR言語は統計処理向けに最適化されたプログラミング言語なので、他の言語に比べて効率的にデータ分析ができます。

特にPythonは汎用性が高く初心者から学ぶことも多い言語で、Webアプリの作成に多用されているだけでなく、今後AIやディープラーニングの分野でも注目されている技術なのです。

PythonやR言語のような統計処理向けのプログラミング言語の習得は、データサイエンティストにとって必須スキルになっているといえます。

データベースに関する深い知識

データベースに関する知識もデータサイエンティストには必須となります。収集された膨大なデータは、いったんデータベースに納められ、必要な時にデータベースからピックアップして分析を行うことになります。その際に、MySQLやPostgreSQLなどのオープンソースのデータベース管理システムが駆使されますが、それらに関する知識と経験が求められます。

フリーランスのデータサイエンティストが持っていると役立つ資格

データサイエンティストになるための特別な資格はありません。しかし、資格の勉強は学びになりますし、案件獲得のアピール材料になることもあります。関連する資格は、取得しておくと役立つことでしょう。

データサイエンティストに関連する資格には以下のようなものがあります。

  • 統計検定2級以上
  • オラクルマスター
  • 応用情報技術者試験
  • OSS-DB技術者認定試験
  • G検定・E資格
  • Python3 エンジニア認定データ分析試験
データサイエンティストにおすすめの資格は?試験の難易度・勉強法を調査!

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フリーランスのデータサイエンティストが単価を上げる方法

フリーランスとして歩み始めた当初は、比較的低価格の案件であったとしても、あえて引き受ける場面があるかもしれません。それでも、経験の積み重ねとともに単価を上げていく努力をしていくことが必要になります。

データサイエンティストとして案件の単価を上げる方法を解説します。

データサイエンティストとしてのスキル向上

前章で述べた関連資格を取得し、スキルを向上させることは、データサイエンティストとして案件の単価を上げる材料となりえます。

知識やスキルを証明する意味でも、実務経験や保有している資格はしっかりとクライアントに示すようにしましょう。

プロジェクトマネージャーなどを経験し、市場価値を上げる

実務経験を積み重ね、仕事で結果を出していけば、クライアント信頼を勝ち得ることになります。さらにその仕事の質が高ければ高いほど評価は上がり、データサイエンティストとしての市場価値も高まります。

プロジェクトマネージャーなどの責任ある立場で案件に関わり、成果を上げていくことで、一流のデータサイエンティストとして認められていくことになります。

コンサルティング能力を身につける

データサイエンティストとしての仕事のゴールは、クライアント企業が抱える課題解決のための提言になります。それをなしえるためには、単なるエンジニアのスキルだけでは決定的に足りません。クライアントへのヒアリング能力、論理的思考能力、プレゼンテーション能力などの総合力、つまりビジネスコンサルタントとしての力量が求められるのです。

クライアント企業の真のニーズを満たすことに成功すれば、継続的な案件獲得にもつながるでしょうし、案件の高単価化も可能になるでしょう。

英語を身につけ海外企業の案件を獲得する

英語を身につけて、外資系企業の案件を獲得するという方法もあります。海外、特にアメリカでは、日本よりもデータサイエンスの必要性が企業の共通認識となっており、データサイエンティストのニーズも高い傾向にあります。

外資系企業は社内公用語が英語であることが多く、ドキュメントやレポートも英語が求められることが少なくありません。データサイエンティストとしてのスキルにプラスして、英語スキルを身につけることで希少価値が生まれ、外資系企業の案件獲得を狙うことができます。

外資系企業の案件は高単価であることが多く、データサイエンティスト+英語の組み合わせは、難易度は高いですが高収入を実現する道であるといえます。

まとめ

求められる知識とスキルが幅広いがゆえに、希少性が高くなっているデータサイエンティストは、これからも重宝される職種であるといえるでしょう。その意味で、フリーランスのデータサイエンティストは、とても夢のある職業ではないでしょうか。

これからフリーランスとしての独立を考えている方やすでにフリーランスとして活躍されいている方は、ぜひ弊社ITプロパートナーズをご利用ください。あなたにぴったりの案件をご紹介させて頂きます。

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この記事を書いた人
ITプロパートナーズ編集部
ITプロパートナーズはITフリーランスの方に案件紹介をしているエージェントです。当メディア「アトオシ」では、フリーランスの働き方から仕事探しまで幅広い情報を日々発信しています。